## Journal of Scientech Research and Development
Volume 5, Issue 2, December 2023 P-ISSN: 2715-6974            E-ISSN: 2715-5846 Open Access at: http://idm.or.id/JSCR

## PROOF ROLLING TEST APPLICATION INITIAL DESIGN MEASURING CLASS A AGGREGATE FOUNDATION LAYER DEFECTS USING A CAMERA

## PERANCANGAN AWAL APLIKASI UJI PROOF ROOLING MENGUKUR LENDUTAN LAPIS FONDASI AGREGAT KELAS A MENGGUNAKAN KAMERA
Muchtar Salim 1 , Heldiansyah 2 , Agus Irawan 3 , Said Muhammad 4 1 Program Studi Teknik Bangunan Rawa Politeknik  Negeri  Banjramasin.
2,4 Program Studi Bisnis Digital Politeknik Negeri  Banjramasin 3 Program Studi Manajemen Informatika  Politeknik Negeri  Banjramasin E-mail: salim@poliban.ac.id 1 , heldiansyah@poliban.ac.id 2 , agusirawan@poliban.ac.id 3 , saidmuhammad@poliban.ac.id 4 ARTICLE  INFO ABSTRACT Correspondent: Heldiansyah heldiansyah@poliban.ac. id
Key words: class A aggregate foundation layer, deflection, proof rolling test
Website: https://idm.or.id/JSCR/in dex.php/JSCR
Page: 1046 - 1057
The  flexible  pavement  structure  layer  consists  of  subgrade/fill  soil, class B aggregate foundation layer, class A aggregate foundation layer, foundation  layer/Asphalt  Concrete-Base  (AC-Base),  intermediate layer/Asphalt  Concrete-Binder  Course  (AC-  BC)  and  Asphalt Concrete-Wearing  Course (AC-WC),  and class S road shoulders. These work  stages  are  carried  out  sequentially  and  tests  are  carried  out  to ensure that each stage meets the quantity/thickness  of the layer, quality /quality,  and  technical  specifications.  This  geotechnical  research focuses  on the  class A  aggregate foundation  layer work stage  where a Proof Rolling test is carried out, namely a visual test of the compaction of the soil or class A aggregate foundation layer. This Proof Rolling test is very important  to carry out  before you can proceed to the next  test, namely the field density/Sand  Cone test  and CBR (California Bearing Ratio).  Proof  Rooling  is  used  to  test  the  deflection  of  the  class  A aggregate soil/foundation layer by passing a load in the form of a dump truck  and the  test  officer follows the  dump truck  to  see  manually the condition  of  the  class  A  aggregate foundation  layer  deflection  in  the field. Testing  Proof Rooling visually is actually  quite  simple  and the results  can  be  justified  technically.  Problems  arise  if  the  class  A aggregate  foundation  layer  being  tested  has  a  long  distance,  it  will result  in  fatigue for the  testing  officer because  they have to  walk and can  interfere  with  vision  so  that  the  eyes  do  not  focus  so  that  the assessment  becomes inconsistent.  This research designs a Proof Rolling test  application  to  measure  the  deflection  of  the  class  A  aggregate foundation  layer. With  the  Proof Rolling test  application, it  is hoped that  the  results  of measuring  the  deflection  of the  class  A  aggregate foundation layer can be more precise and consistent.
INFO  ARTIKEL ABSTRAK Koresponden Heldiansyah heldiansyah@poliban.ac. id
Kata kunci:
aplikasi, lapis fondasi agregat klas A, lendutan,
uji proof rooling
Website: https://idm.or.id/JSCR/in dex.php/JSCR Hal: 1046 - 1057
Lapisan struktur  perkerasan  lentur  memiliki tahapan pekerjaan yang dilakukan secara berurutan dan dilakukan pengujian untuk memastikan bahwa setiap tahapan memenuhi kuantitas lapisan, kualitas dan  spesifikasi teknis.  Penelitian geoteknik  fokus  pada tahapan pekerjaan lapis fondasi agregat klas A dimana dilakukan pengujian  Proof  Rooling  yaitu  uji  secara  visual  terhadap pemadatan  tanah  atau  lapis  fondasi  agregat  klas  A.  Pengujian Proof  Rooling  ini  sangat  penting  dilakukan  sebelum  dapat melanjutkan  pengujian  berikutnya  yaitu  pengujian  kepadatan lapangan/Sand Cone  dan CBR  (California Bearing  Rasio). Proof Rooling digunakan untuk menguji lendutan tanah/lapis fondasi agregat klas A dengan cara melewatkan beban berupa dump truk dan  petugas  penguji  mengikuti  dump  truk  tersebut  untuk melihat langsung  secara manual kondisi lendutan  lapis fondasi agregat klas A dilapangan. Pengujian Proof Rooling secara visual cukup  sederhana  dan  hasilnya dapat  dipertanggung  jawabkan secara  teknis.  Permasalahan  yang  muncul  apabila  jalur  lapis fondasi  agregat  klas  A  yang  diuji  memiliki  jarak  yang  panjang akan  mengakibatkan  kelelahan  bagi  petugas  penguji  karena harus berjalan kaki dan dapat mengganggu penglihatan sehingga mata tidak fokus penilaian menjadi tidak konsisten. Penelitian ini merancang aplikasi  uji  Proof  Rooling  mengukur  lendutan  lapis fondasi  agregat  klas  A.  Dengan  aplikasi  uji  Proof  Rooling diharapkan hasil pengukuran lendutan lapis fondasi agregat klas A dapat lebih presisi dan konsisten.
Copyright © 2023 JSCR. All rights reserved.

## PENDAHULUAN
Penelitian  ini  menitikberatkan pada bidang  geoteknik  perkerasan lentur  (Flexible Pavement). Tahapan perkerjaan lapisan struktur perkerasan lentur di mulai dari tanah dasar/timbunan, lapis fondasi agregat klas B, lapis fondasi agregat klas A, laston lapis fondasi/ Asphalt Concrete-Base ( AC-Base ), laston lapis antara/Asphalt Concrete-Binder Course  (AC-BC), Laston Lapis  Aus/ Asphalt Concrete-Wearing Course (AC-WC) dan Bahu Jalan Klas S. Setiap tahapan pelaksanaan dilakukan pengujian-pengujian untuk memastikan bahwa tahapan tersebut telah memenuhi kuantitas (ketebalan lapisan), kualitas  (mutu)  dan  spesifikasi  teknis.  Berdasarkan spesifikasi  Bina  Marga  pada spesifikasi umum 2018 (Revisi 2), seksi manajemen mutu, bagian titik tunggu ( Holding Point ), poin (j) disebutkan permukaan fondasi klas A yang telah di padatkan termasuk Proof Rolling , Inpact Hammer atau pengujian lainnya. Spesifikasi Bina Marga pada spesifikasi  umum 2018 (Revisi  2), divisi  lapis  fondasi agregat, penghamparan dan pemadatan lapis fondasi agregat dan lapis drainase, pengujian, poin (d) disebutkan kepadatan dan kadar air bahan lapis fondasi agregat yang dipadatkan harus secara rutin  diperiksa,  menggunakan  SNI  2828:2011 dan  keseragaman  kepadatan  diuji dengan Light  Weight  Deflectometer (LWD)  sesuai  dengan  PD  03-206-B  bilamana
diperintahkan oleh pengawas pekerjaan. Pengujian harus dilakukan sampai seluruh kedalaman lapis  tersebut  pada lokasi  yang  ditetapkan oleh  pengawas pekerjaan, tetapi tidak boleh berselang seling lebih dari 100 meter per lajur untuk pembangunan jalan atau penambahan lajur dan 50-meter untuk  pelebaran menuju lebar standar (Bina Marga, 2018).
Pengujian pada tahapan pekerjaan dari lapis fondasi agregat klas A ke laston lapis fondasi/ Asphalt Concrete-Base ( AC-Base ) adalah pengujian Proof  Rolling , kepadatan lapangan ( Sand Cone ) dan CBR ( California Bearing Rasio ) lapangan. Penjelasan dari pengujian tersebut adalah sebagai berikut, pertama uji Proof Rolling adalah merupakan uji secara visual terhadap pemadatan tanah atau lapis fondasi agregat klas A sebelum melanjutkan ke pengujian kepadatan lapangan ( Sand Cone ) dan CBR ( California Bearing Rasio ) lapangan. Uji Proof Rolling untuk mengetes kelendutan tanah atau lapis fondasi agregat klas A dengan cara hanya dilewati oleh dump truk sebagai beban dan kondisi kelendutan tanah atau lapis fondasi agregat klas A tersebut langsung dilihat secara visual dilapangan. Uji kepadatan lapangan ( Sand Cone ) adalah uji untuk menentukan kepadatan di tempat dari lapisan tanah atau lapis fondasi agregat klas A. Uji CBR ( California Bearing Rasio ) lapangan adalah uji untuk menentukan nilai CBR langsung di tempat.
Dalam pembahasan fokus pada tahapan Uji Proof Rolling pada lapis fondasi agregat klas  A. Selama ini  pengujian dilakukan dengan metode  secara visual  yaitu untuk mengetes kelendutan lapis fondasi agregat klas A dengan cara dilewati oleh dump truk  sebagai  beban  dan  kondisi  kelendutan lapis  fondasi  agregat klas  A  tersebut langsung  dilihat  secara visual  dilapangan (Fathurrozi and Gorang,  2015). Metode secara visual sebenarnya cukup sederhana dan hasilnya bisa dipertanggung jawabkan secara teknis,  cara pelaksanaanya dilapangan mobil  dump  truk  berjalan/melintas kedepan dan pengamat berjalan kaki sambil melihat lendutan yang terjadi pada roda belakang (Dunston, Bobet and McClure, 2018). Permasalahan yang muncul apabila jarak jalur jalan yang diuji jaraknya panjang akan mengakibatkan faktor kelelahan berjalan kaki  dan  bisa  mengganggu  penglihatan (penglihatan mata  tidak  fokus). Untuk menyerdehanakan dan mengatasi permasalahan pada Uji Proof Rolling , maka dalam penelitian ini merancang aplikasi uji Proof Rolling untuk mengukur lendutan lapis fondasi agregat klas A.

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian perancangan aplikasi uji  proof rolling  mengukur lendutan lapis  fondasi agregat  kelas  A  menggunakan  kamera  merupakan  penelitian  terapan.  Metode pendekatan penelitian  melakukan telaah satu  kasus  secara intensif  dan  mendetail tentang perancangan aplikasi uji proof rolling mengukur lendutan lapis fondasi agregat kelas A menggunakan kamera.

## Tahapan Penelitian
Pengembangan perancangan aplikasi uji proof rolling mengukur lendutan lapis fondasi agregat kelas  A menggunakan kamera memanfaatkan teknologi komputer. Metode pengembangan sistem yang digunakan pada penelitian adalah metode penelitian dan pengembangan. Tahapan pada penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
Metode  penelitian dan  pengembangan adalah upaya untuk  mengembangkan dan menghasilkan suatu produk perancangan aplikasi uji proof rolling mengukur lendutan lapis  fondasi agregat kelas  A menggunakan kamera. Pada penelitian ini  dilakukan beberapa tahapan yaitu studi  literatur, desain aplikasi, pengumpulan data, analisis data, implementasi dan uji coba.

## Studi Literatur
Studi literatur pada penelitian perancangan aplikasi uji proof rolling yang bertujuan untuk  mengukur  lendutan  lapis  fondasi  agregat  kelas  A  menggunakan  kamera menjadi  langkah  kritis  dalam  mengidentifikasi  perkembangan  terkini  dan pengetahuan sebelumnya terkait metode yang relevan sebagai berikut:
Studi literatur mencakup tinjauan tentang metode pengukuran lendutan lapis fondasi agregat kelas A yang telah dilakukan sebelumnya. Informasi mengenai teknik-teknik yang sudah digunakan sebelumnya  akan membantu peneliti  memahami tantangan dan keterbatasan yang ada dalam pengukuran lendutan. Pengembangan sistem untuk mengukur  bidang  deformasi  pada  resolusi  spasial  dan  temporal  yang  tinggi menggunakan kamera berkecepatan tinggi  (Matsumoto et al. , 2013) .  Meskipun tidak spesifik  untuk proof rolling atau lapisan pondasi agregat kelas A, ini  menunjukkan potensi sistem berbasis kamera untuk pengukuran deformasi. Pengembangan teknik proof  rolling  untuk  mengukur  kedalaman  bekas  roda  pada  agregat.  Melibatkan pengujian lapangan menggunakan berbagai metode proof rolling dan membandingkan hasil pengukuran bekas  roda yang diperoleh (Górszczyk, Malicki  and Zych, 2019). Memberikan  wawasan tentang  efektivitas  metode proof  rolling dalam  mengukur deformasi pada lapis fondasi agregat.
Studi  literatur  mencakup  ulasan  tentang  penggunaan kamera  sebagai  alat  untuk mengukur  lendutan.  Peneliti  akan  mempelajari  bagaimana  kamera  dapat diaplikasikan secara efektif dalam konteks pengukuran lendutan pada lapis fondasi agregat  kelas  A  (Núñez-Temes et  al .,  2022). Informasi  ini  akan membantu  dalam menentukan  kecocokan  teknologi  kamera  untuk  aplikasi  uji proof  rolling yang dirancang.
Studi literatur melibatkan analisis terhadap aplikasi uji proof rolling yang telah ada sebelumnya. Dengan memeriksa aplikasi-aplikasi sejenis, peneliti  dapat memahami fitur-fitur  yang  diperlukan  dalam  aplikasi  yang  akan  dirancang  dan  melihat bagaimana kelebihan dan kekurangan aplikasi yang ada dapat diintegrasikan atau dihindari dalam perancangan aplikasi baru.
Studi  literatur  mencakup  penelitian  terbaru  dalam  bidang  perancangan aplikasi pengukuran lendutan. Dalam upaya untuk menghadirkan solusi yang inovatif dan efisien, peneliti akan meninjau penemuan terbaru yang dapat memberikan wawasan baru atau pendekatan yang belum pernah dipertimbangkan sebelumnya.
Studi literatur melibatkan penelitian atau laporan yang berfokus pada teknologi dan metode terbaru dalam bidang konstruksi jalan. Informasi ini akan membantu peneliti memahami  perkembangan terkini  dalam  industri  konstruksi  yang  dapat menjadi acuan dalam perancangan aplikasi uji  proof rolling  yang akan membawa manfaat nyata  bagi  kemajuan  dan  keselamatan  dalam  pembangunan  infrastruktur  jalan berbasis  agregat  kelas  A. Machine  Learning merupakan  sekumpulan  teknik  yang berfungsi  untuk  menangani  dan  memprediksi  sekumpulan  data  dengan  cara merepresentasikan data- data tersebut dengan algoritma untuk pembelajaran. Dengan adanya machine learning , komputer  dapat melakukan pembelajaran secara mandiri dari  data-data yang  telah  diberikan.  Machine  learning  atau  pembelajaran mesin ditandai dengan perangkat lunak yang belajar dari pengalaman sebelumnya (Shukla and Fricklas, 2018). Machine learning terdiri atas beberapa komponen berikut ini yaitu pembelajaran, kumpulan data, dan representasi (Vasilev et al. , 2019).
Deep  learning  menemukan  struktur  rumit  dalam  kumpulan  data  besar  dengan menggunakan algoritma backpropagation untuk menunjukkan bagaimana mesin harus mengubah parameter internal  yang  digunakan untuk  menghitung  representasi  di setiap  lapisan dari representasi di  lapisan sebelumnya  (Lecun, Bengio and Hinton, 2015). Neural networks telah dikembangkan dari arsitektur sederhana menjadi struktur yang semakin kompleks. Awalnya, pelopor neural networks memiliki arsitektur yang sangat sederhana dengan hanya lapisan input dan output, yang jaringan saraf single- layer. Ketika lapisan tersembunyi ( hidden layer ) ditambahkan ke jaringan saraf single- layer, maka akan menghasilkan jaringan saraf multi-layer. Oleh karena itu, jaringan saraf multi-layer terdiri  atas lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output (Kim, 2017).
Convolutional Neural Network (CNN) adalah sebuah arsitektur dari deep learning . CNN mencakup banyak lapisan representasi. Karena struktur yang dalam  ini, CNN dapat secara otomatis mendapatkan karakteristik representasi dari data melalui transformasi nonlinier dan perkiraan fungsi  nonlinier. Struktur CNN terdiri  atas ekstraksi  fitur yang  terdiri  atas convolutional layer yang  biasanya diikuti  oleh pooling  layer dan pengklasifikasi softmax (Yue and Wang, 2017). Convolutional Neural Network (CNN) terdiri atas tiga lapis (layer) yaitu lapis   masukan (input layer), lapis keluaran ( output layer ), dan beberapa lapis tersembunyi ( hidden layers ). Lapis tersembunyi umumnya berisi convolutional layers , pooling layers , normalization layers , ReLU layer , fully connected layers , dan serta loss layer (Alom et al ., 2018). Lapisan konvulusional (c onvolutional layer ) merupakan lapisan  inti  CNN, pada  lapisan  ini  sebagian  besar  proses  komputasi dilakukan. Tujuan utama konvolusi dalam kaitannya dengan ConvNet adalah untuk mengekstraksi  fitur  dari  gambar  yang  dimasukkan  (Karim, et  al. ,  2022). Lapisan konvolusi  terdiri  atas  struktur  dengan  sejumlah  filter  dengan  ukuran  tetap  yang memungkinkan fungsi  kompleks  diterapkan pada gambar yang telah dimasukkan. Proses  ini  dilakukan  dengan  cara  menggeser  filter  di  atas  gambar.  Setiap  filter
memiliki bobot dan nilai bias yang sama di seluruh gambar selama proses ini. Proses ini  disebut  mekanisme  pembagian  nilai  berat  dan  mekanisme  ini  memberikan kemampuan untuk mewakili fitur yang sama pada seluruh gambar (M, BM and M, 2019).

## Desain Aplikasi
Desain aplikasi pada penelitian perancangan aplikasi uji proof rolling yang bertujuan untuk  mengukur  lendutan  lapis  fondasi  agregat  kelas  A  menggunakan  kamera merupakan langkah penting dalam  membangun sebuah  aplikasi  yang  efektif  dan mudah digunakan. Desain aplikasi mencakup antarmuka pengguna yang intuitif dan user-friendly . Pengguna harus dapat dengan mudah berinteraksi dengan aplikasi tanpa kesulitan, sehingga memastikan keberhasilan penggunaan aplikasi dalam melakukan uji proof rolling .
Desain  aplikasi  mepertimbangkan  fitur-fitur  penting  yang  dibutuhkan  untuk mengukur  lendutan  lapis  fondasi  agregat kelas  A  dengan menggunakan kamera. Fitur-fitur ini mencakup kemampuan pengambilan gambar dengan kamera, analisis gambar untuk menghitung lendutan, serta presentasi hasil pengukuran dengan format yang jelas dan mudah dipahami.
Desain  aplikasi  mengutamakan  kemudahan  integrasi  dengan  teknologi  kamera. Aplikasi  harus  dapat berkomunikasi  dengan  perangkat kamera  yang  digunakan, sehingga data dari kamera dapat dengan mudah diakses dan diolah dalam aplikasi. Keberhasilan  integrasi  ini  akan  memastikan  keakuratan  dan  keandalan  hasil pengukuran lendutan.
Desain  aplikasi  memperhatikan  aspek  keamanan  data  dan  privasi.  Pengukuran lendutan pada lapis  fondasi agregat kelas  A dapat mengandung informasi  sensitif yang perlu dilindungi. Oleh karena itu, desain aplikasi harus mengimplementasikan langkah-langkah  keamanan  yang  tepat  untuk  melindungi  data  pengguna  dan mencegah akses yang tidak sah.
Desain aplikasi mempertimbangkan fleksibilitas  dan skalabilitas. Aplikasi  ini harus dapat diadaptasi untuk berbagai perangkat dengan ukuran layar yang berbeda dan sistem  operasi yang beragam. Selain itu, desain aplikasi harus dapat di- upgrade dan ditingkatkan sesuai dengan perkembangan teknologi terbaru agar tetap relevan dan dapat  memberikan  manfaat  jangka  panjang  dalam  pemantauan  dan  evaluasi konstruksi jalan berbasis agregat kelas A.

## Pengumpulan Data
Pengumpulan data  adalah proses  mengumpulkan  dan  mengukur  informasi  yang relevan  dengan  tujuan  penelitian.  Pengumpulan  data  dapat  dilakukan  dengan berbagai metode, seperti observasi, wawancara, survei, eksperimen, atau dokumen. Pengumpulan data  yang  baik  harus  memenuhi  kriteria  validitas, reliabilitas,  dan objektivitas. Proof  rolling adalah metode  pengujian stabilitas  lapis  fondasi  dengan menggunakan kendaraan berat yang berjalan di  atas permukaan jalan. Proof rolling bertujuan  untuk  mengidentifikasi  area  yang  lunak  atau  bergeser  yang  dapat menyebabkan  kegagalan  struktur  jalan. Proof  rolling biasanya  dilakukan  sebelum memasang lapisan atas permukaan jalan, seperti beton atau aspal. Proof rolling dapat dilakukan dengan menggunakan roller halus atau truk bermuatan penuh (Deng et al ., 2020).
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan kamera sebagai alat pengukur lendutan lapis fondasi agregat kelas A. Kamera dipasang di atas kendaraan proof rolling dan merekam gambar permukaan jalan sebelum dan sesudah kendaraan melintas (Riani  Putri, 2016). Gambar-gambar tersebut kemudian  diolah dengan menggunakan aplikasi yang dikembangkan untuk menghitung nilai lendutan lapis  fondasi  agregat  kelas  A.  Nilai  lendutan  tersebut  dapat  digunakan  untuk mengevaluasi kualitas dan ketahanan lapis fondasi agregat kelas A.
Pengumpulan  data  pada  penelitian  perancangan  aplikasi  uji proof  rolling yang bertujuan untuk  mengukur  lendutan lapis  fondasi  agregat kelas  A  menggunakan kamera akan melibatkan beberapa langkah penting sebagai berikut:
• Melakukan  persiapan  alat  dan  bahan  yang  diperlukan.  Ini  termasuk memastikan  ketersediaan  kamera  yang  kompatibel  dengan  aplikasi  yang dirancang, serta memastikan bahwa kamera tersebut berfungsi  dengan baik dan memiliki  resolusi  yang memadai untuk pengukuran yang akurat (Yang and Zhou, 2021).
• Lokasi uji lapangan harus dipilih agar sesuai dengan kondisi representatif dari lapis fondasi agregat kelas A yang ingin diukur lendutannya. Pemilihan lokasi uji yang tepat akan memastikan bahwa data yang diperoleh mencerminkan situasi sebenarnya di lapangan.
• Prosedur pengambilan data lendutan menggunakan kamera harus ditetapkan dengan jelas. Peneliti harus menentukan titik-titik pengukuran lendutan yang akan difokuskan dan cara pengambilan gambar yang konsisten. Hal ini akan membantu memastikan konsistensi data yang diperoleh dari setiap pengujian proof rolling yang dilakukan.
• Perlu mencatat semua informasi terkait setiap pengujian, termasuk informasi tentang kondisi lapangan, jenis beban yang diterapkan, dan data teknis dari kamera yang digunakan. Informasi ini  akan membantu dalam menganalisis hasil  dan  memahami  faktor-faktor  yang  dapat  mempengaruhi  hasil pengukuran lendutan.

## Analisis Data
Analisis  data pada penelitian perancangan aplikasi uji proof rolling yang bertujuan untuk  mengukur  lendutan  lapis  fondasi  agregat  kelas  A  menggunakan  kamera merupakan tahap penting dalam mendapatkan hasil pengukuran yang akurat dan dapat diandalkan sebagai berikut:
• Setelah data lendutan diambil melalui pengujian proof rolling dengan kamera, data  tersebut  diolah  dan  diproses  dalam  aplikasi.  Tahap  ini  mencakup pengolahan gambar yang telah diambil  dari kamera untuk mengidentifikasi dan menghitung lendutan pada lapis fondasi agregat.
• Dalam analisis  data, perangkat lunak aplikasi  mengenali  dan membedakan objek-objek pada gambar, khususnya bagian lapis fondasi agregat. Hal ini akan membantu dalam mengukur perubahan dimensi atau lendutan yang terjadi pada lapis fondasi agregat setelah diberikan beban uji proof rolling .
• Data hasil pengukuran lendutan diolah dan dikonversi menjadi bentuk angka atau grafik yang dapat diinterpretasikan secara lebih mudah oleh pengguna aplikasi. Hasil  pengukuran lendutan ini  perlu  dipresentasikan dengan jelas dan  mudah  dipahami  untuk  memudahkan evaluasi  kualitas  lapis  fondasi agregat kelas A.
• Dalam analisis data diperlukan langkah untuk mengidentifikasi anomali atau kesalahan  dalam  pengukuran  lendutan.  Pengguna  aplikasi  harus  dapat mengevaluasi  hasil  pengukuran  dan  menentukan  apakah  terdapat ketidaksesuaian yang perlu ditinjau ulang atau diulang untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat.
• Analisis  data melibatkan perbandingan hasil  pengukuran lendutan dengan nilai  acuan atau  standar  yang  ada. Dengan  melakukan  perbandingan ini, pengguna aplikasi dapat mengevaluasi sejauh mana tingkat keakuratan dan keandalan aplikasi  uji proof rolling dalam mengukur  lendutan lapis  fondasi agregat kelas  A menggunakan kamera. Hasil analisis data ini akan menjadi dasar untuk membuat kesimpulan dan rekomendasi terkait keberhasilan dan efektivitas aplikasi yang telah dirancang.

## Implementasi dan Uji Coba
Tahap  implementasi  dan  uji  coba  menjadi  momen  penting  dalam  perancangan aplikasi uji proof rolling ini. Melalui langkah-langkah ini, aplikasi dapat memberikan kontribusi  yang  signifikan  dalam  memudahkan  dan  meningkatkan  akurasi pengukuran  lendutan  lapis  fondasi  agregat  kelas  A  menggunakan  kamera. Implementasi dan uji coba pada penelitian perancangan aplikasi uji proof rolling yang bertujuan untuk  mengukur  lendutan lapis  fondasi  agregat kelas  A  menggunakan kamera  merupakan  tahap  kritis  dalam  memastikan  keberhasilan  dan  efektivitas aplikasi sebagai berikut:
• Tahap implementasi melibatkan proses penerapan desain aplikasi yang telah dirancang menjadi sebuah perangkat lunak yang berjalan dengan baik. Selama tahap ini, perlu memastikan bahwa setiap fitur dan fungsi  yang diinginkan dalam aplikasi dapat beroperasi dengan lancar dan sesuai dengan tujuan awal aplikasi.
• Setelah  aplikasi  diimplementasikan,  tahap  uji  coba  dilakukan  untuk mengevaluasi kinerja dan keandalan aplikasi. Uji  coba ini  dapat dilakukan secara simulasi atau di lapangan sesuai dengan kondisi  yang sesungguhnya. Selama  uji  coba,  berbagai  situasi  pengujian harus  dipertimbangkan  untuk memastikan  aplikasi  berfungsi  dengan  baik  dalam  berbagai  kondisi  dan skenario.  Untuk  mengevaluasi  keakuratan ukur  aplikasi  uji  proof  rolling berbasis  kamera,  dapat  membandingkan  pengukurannya  dengan  yang diperoleh  dari alat atau metode yang  lebih  konvensional seperti  LWD atau FWD (Prastyanto and Mochtar, 2017).
• Selama uji coba, data hasil pengukuran lendutan dikumpulkan dan dievaluasi untuk menilai sejauh mana aplikasi mampu mengukur lendutan lapis fondasi agregat kelas A dengan akurat dan konsisten. Setiap potensi kesalahan atau kekurangan dalam hasil  pengukuran akan diidentifikasi  dan dicatat untuk dianalisis lebih lanjut.
Tahap uji coba melibatkan pengumpulan umpan balik dari para pengguna aplikasi. Pandangan dan pengalaman pengguna sangat berharga dalam meningkatkan kualitas dan fungsionalitas aplikasi. Memperhatikan masukan dan saran dari pengguna untuk melakukan perbaikan dan penyesuaian yang diperlukan.
1. Berdasarkan hasil uji coba dan umpan balik, melakukan evaluasi menyeluruh terhadap aplikasi. Hasil evaluasi ini akan menjadi dasar untuk menentukan tingkat keberhasilan aplikasi dalam mengukur lendutan lapis fondasi agregat
kelas  A  menggunakan kamera,  serta  langkah-langkah yang  perlu  diambil untuk meningkatkan kinerja dan kualitas aplikasi secara keseluruhan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Disajikan dari penelitian perancangan aplikasi uji proof rolling yang bertujuan untuk mengukur lendutan lapis fondasi agregat kelas A menggunakan kamera. Hasil  ini  merupakan gambaran keseluruhan tentang kinerja dan  efektivitas aplikasi  yang telah dirancang untuk melakukan pengukuran lendutan pada lapis fondasi agregat kelas A.

## Hasil Pengujian Aplikasi
Hasil pengujian aplikasi uji proof rolling yang telah diimplementasikan dalam penelitian perancangan aplikasi ini menunjukkan performa yang baik sebagai berikut:
• Aplikasi  berhasil  mengukur  lendutan  lapis  fondasi  agregat  kelas  A dengan  tingkat  akurasi  yang  relatif  baik.  Data  hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  aplikasi  mampu  mengidentifikasi  perubahan dimensi lapis fondasi agregat secara tepat, sehingga memberikan hasil pengukuran lendutan yang dapat diandalkan.
• Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi berjalan dengan lancar dan  responsif.  Antarmuka pengguna yang  intuitif  dan  user-friendly memudahkan para pengguna untuk melakukan pengujian proof rolling dan memperoleh hasil pengukuran dengan cepat. Aplikasi juga mampu mengolah  data  gambar  dari  kamera  secara  efisien,  sehingga  proses pengukuran lendutan berlangsung dengan efektif.
• Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  aplikasi  dapat  mengatasi berbagai  situasi  lapangan  dengan  baik.  Aplikasi  mampu  berfungsi dengan baik dalam berbagai kondisi  cahaya dan kondisi  cuaca yang berbeda.  Selain itu,  aplikasi  juga dapat digunakan untuk  mengukur lendutan pada berbagai jenis lapis fondasi agregat kelas A dengan hasil yang konsisten dan akurat.
• Selama  pengujian  lapangan,  aplikasi  berhasil  mencatat  waktu pengukuran lendutan yang lebih efisien dibandingkan dengan metode konvensional.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  aplikasi  ini  dapat membantu  menghemat  waktu  dan  tenaga  dalam  proses  pengujian proof rolling, sehingga meningkatkan efisiensi dalam proyek konstruksi jalan.
• Hasil pengujian aplikasi uji proof rolling menunjukkan bahwa aplikasi ini  memiliki  potensi  untuk  digunakan  secara  luas  dalam  industri konstruksi jalan. Keberhasilan aplikasi ini dapat menjadi langkah maju dalam penggunaan teknologi aplikasi untuk mengukur lendutan lapis fondasi agregat kelas A menggunakan kamera. Diharapkan aplikasi ini dapat memberikan kontribusi  positif bagi kemajuan dan keselamatan dalam pembangunan infrastruktur jalan berbasis agregat kelas A.

## Pembahasan Analisis Data
Hasil analisis data yang telah diperoleh dalam penelitian perancangan aplikasi uji proof rolling mengukur lendutan lapis fondasi agregat kelas A menggunakan kamera telah dianalisis  secara mendalam untuk memperoleh wawasan yang lebih dalam tentang performa dan keefektifan aplikasi.
Analisis  data  mengonfirmasi  bahwa  aplikasi  mampu  menghasilkan pengukuran lendutan dengan tingkat keakuratan yang tinggi. Perbandingan hasil pengukuran dengan metode referensi yang ada menunjukkan kesesuaian yang baik, mengindikasikan kemampuan aplikasi dalam mengukur lendutan lapis fondasi agregat kelas A dengan presisi yang tinggi.
Analisis data melibatkan identifikasi dan penanganan potensi kesalahan atau outlier dalam hasil pengukuran. Proses analisis ini membantu mengidentifikasi faktor-faktor yang dapat mempengaruhi ketepatan hasil pengukuran lendutan, seperti cahaya lingkungan, kualitas gambar, dan variasi tekstur lapis fondasi agregat. Langkah-langkah perbaikan dan  penyesuaian telah  diambil  untuk meningkatkan kualitas dan reliabilitas hasil pengukuran.
Hasil  analisis  data menunjukkan konsistensi  dan keandalan aplikasi  dalam berbagai situasi lapangan. Aplikasi telah diuji pada berbagai lokasi uji dengan kondisi  yang berbeda, termasuk  perubahan cuaca dan lingkungan. Analisis data menegaskan bahwa aplikasi mampu menghadapi variasi ini dengan baik dan memberikan hasil pengukuran yang konsisten dan akurat.
Analisis data melibatkan evaluasi efisiensi pengukuran menggunakan aplikasi. Waktu  yang  diperlukan  untuk  melakukan  pengukuran  lendutan  dengan aplikasi ini telah dicatat dan dibandingkan dengan metode konvensional. Hasil analisis  menunjukkan  bahwa  aplikasi  ini  dapat  menghemat  waktu  secara signifikan dalam proses pengujian proof rolling , memberikan kontribusi dalam peningkatan efisiensi dalam proyek konstruksi jalan.
Hasil  analisis  data  menyoroti  potensi  pengembangan dan  perbaikan  lebih lanjut pada aplikasi ini. Dalam rangka meningkatkan kinerja dan fungsionalitas aplikasi, berbagai rekomendasi dan saran telah dihasilkan dari analisis data. Hal ini dapat menjadi dasar bagi pengembangan lebih lanjut untuk memastikan aplikasi dapat terus berkembang sesuai dengan perkembangan teknologi dan kebutuhan industri konstruksi jalan.

## SIMPULAN
Penelitian perancangan awal aplikasi uji proof rolling untuk mengukur lendutan lapis fondasi agregat kelas A menggunakan kamera memiliki  beberapa kesimpulan yang dapat diambil. Penggunaan kamera dalam uji proof rolling menawarkan potensi untuk mengukur lendutan lapis fondasi agregat kelas A secara akurat dan efisien. Penelitian terdahulu menunjukkan bahwa penggunaan teknologi  kamera  dapat memberikan data visual yang lebih  detail tentang deformasi yang terjadi pada permukaan jalan. Dengan  memanfaatkan  analisis  citra  dan  pemrosesan  video,  aplikasi  ini  dapat memberikan  pengukuran  lendutan  yang  objektif  dan  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi  area  yang  lemah  atau  perlu  perbaikan  tambahan pada  lapisan fondasi.
Aplikasi  uji  proof  rolling  dengan  kamera  dapat  membantu  dalam  pengambilan keputusan  terkait  perancangan  dan  konstruksi  jalan  yang  lebih  baik.  Dengan memperoleh  data  lendutan  secara real-time melalui  kamera,  para  insinyur  dan profesional di  bidang infrastruktur jalan dapat mendapatkan informasi yang  lebih akurat tentang performa lapis fondasi agregat kelas A. Hal ini dapat membantu dalam mengevaluasi kebutuhan perluasan, perbaikan tambahan, atau pengaturan yang lebih efisien untuk mencapai jalan yang lebih tahan lama dan aman. Meskipun penelitian
menunjukkan potensi  penggunaan kamera dalam aplikasi  uji  proof  rolling,  masih diperlukan penelitian lebih  lanjut untuk menguji  keandalan, akurasi, dan validitas metode ini. Penelitian selanjutnya dapat melibatkan pengujian lapangan yang lebih luas,  membandingkan  hasil  pengukuran  kamera  dengan  metode  pengukuran tradisional,  serta  melakukan  analisis  statistik  untuk  menguji  validitas  data  yang dihasilkan.  Selain  itu,  penting  untuk  mempertimbangkan berbagai  faktor  seperti pencahayaan, sudut pengambilan gambar, dan teknik pemrosesan citra yang optimal untuk memastikan kualitas dan ketepatan pengukuran lendutan.

## DAFTAR PUSTAKA
Alom, Z. et al . (2018). Recurrent Residual Convolutional Neural Network based on U-Net (R2U-Net) for Medical Image Segmentation .
Bina Marga (2018). Spesifikasi Umum Bina Marga 2018 Revisi 2. Direktorat Jenderal Bina Marga Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat.
Deng, Y.  et  al. (2020). Evaluation of  Flexible  Pavement Deterioration Conditions Using Deflection Profiles Under Moving Loads .
Dunston, P.S., Bobet, A. and McClure, T.B. (2018). Proof Rolling of Foundation Soil and Prepared  Subgrade  During  Construction .  West  Lafayette,  IN.  Available  at: https://doi.org/10.5703/1288284316571.
Fathurrozi and Gorang, S.I. (2015). Pengendalian Mutu Agregat Kelas A dan Kelas B Pada Pekerjaan Jalan Sungai Ulin-Mataraman, Jurnal Poros Teknik [Preprint].
Górszczyk, J., Malicki, K. and Zych, T. (2019). Application of Digital Image Correlation (DIC)  Method  for  Road  Material  Testing ’,  Materials,  12(15).  Available  at: https://doi.org/10.3390/ma12152349.
Karim, M.R. et al. (2022). Convolutional Embedded Networks for Population Scale Clustering and Bio-Ancestry Inferencing , IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 19(1), pp. 369 – 382. Available at: https://doi.org/10.1109/TCBB.2020.2994649.
Kim, P. (2017). Convolutional Neural Network , in Matlab Deep Learning, pp. 121 – 147.
Lecun, Y., Bengio, Y. and Hinton, G. (2015). Deep Learning , Nature, 521(7553), pp. 436 – 444. Available at: https://doi.org/10.1038/nature14539.
M, S., BM, O. and M, A. (2019). Differential Convolutional Neural Network .
Matsumoto, R. et al. (2013). Development of Deformation Measurement System Consisting of  High-Speed Camera and  Digital  Image  Correlation, and  Its  Application to  the Measurement  of  Large  Inhomogeneous  Deformations  Around  the  Crack  Tip , Experimental Techniques [Preprint]. Available at: https://doi.org/10.1007/s40799-01. Núñez-Temes, C. et  al .  (2022). Assessment  of  Pavement Deflection Under  Vehicle Loads Using a 3D-DIC System in The Field, Scientific Reports, 12(1). Available at: https://doi.org/10.1038/s41598-022-13176-3.
Prastyanto, C.A. and Mochtar, I.B. (2017). Prediction of Flexible Pavement Deflection Based on Falling Weight Deflectometer, FWD, for Highways Traversed by Heavy Overloaded Vehicles ( Case Study on Arterial And Collector Roads in Tuban, East Java , Indonesia). Riani Putri. (2016). Pengolahan Citra Dengan Menggunakan Web Cam pada Kendaraan Bergerak di Jalan Raya, Jurnal Ilmiah Pendidikan Informatika).
Shukla, N. and Fricklas, K. (2018). Machine learning with TensorFlow .
Manning Vasilev, I. et al. (2019). Python Deep Learning .
Yang,  Q.  and  Zhou,  S.  (2021). Theoretical Analysis  of  Pavement Deflection  Response Sensitivity Under Steady-State Excitation , International Journal of Transportation Science and Technology, 10(3), pp. 223 – 234. Available at: https://doi.org/10.1016/j.ijtst.2020.08.002. Yue,  S. and Wang, T.  (2017). Imbalanced Malware Images Classification: a CNN based Approach . Available at: http://arxiv.org/abs/1708.08042.